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基于马尔可夫多特征随机场模型的脑部MR图像分割研究

作　者: 胡凯
导　师: 高协平
学　校: 湘潭大学
专　业: 计算数学
关键词: 磁共振成像脑部磁共振图像图像分割特征随机场马尔可夫随机场
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

近年来，脑部MR图像分割成为研究的热点问题。然而MR图像容易受磁场均匀性、硬件设备等因素影响而导致图像灰度分布不均匀、存在噪声等图像假象产物，图像分割十分困难。在已有的脑部MR图像分割方法中，基于MRF模型的分割方法特点鲜明、结果稳定可靠，吸引了国内外越来越多的专家和学者对其进行深入研究。本文针对MRF模型理论及其在脑部MR图像分割中的应用问题展开深入细致研究，主要结果及贡献如下：1)研究了MRF模型理论。定义了多特征随机场的概念并提出了一种新颖的基于多个特征随机场的MMFRF模型，有效的融合了多种观测特征信息，并将其通过贝叶斯框架组合成统一的概率决策模型，建立了与之对应的MAP估计准则及ICM算法优化求解模式。传统的MRF模型成为本文MMFRF模型取一个特征场（n1）时的特例，本文提出的MMFRF模型适用于多种计算机视觉和图像分析应用。2)研究了MMFRF模型在脑部MR图像分割中的应用问题。提出了统一的基于MMFRF模型的脑部MR图像分割框架。研究了定义在脑部结构子域上的局部MMFRF模型，并通过其构建了针对整个脑部图像域的组合MMFRF模型（MMFRF-SVPA）。研究了灰度、纹理、形状特征随机场及标号随机场的理论概念及实际计算。3)开展了基于MMFRF-SVPA框架的脑部MR图像分割实验。设计了在MMFRF模型中考虑特征随机场个数取n2和3两种情形多种分割算法进行实验对比。利用多种评价指标、在当前研究领域内的多个权威的仿真和实际的脑部MR数据库上对本文提出的分割算法开展大量实验，并将实验结果与当前高效的脑部MR图像分割算法进行对比分析，详细讨论了不同分割算法的实验结果。定量数值结果和视觉效果验证了本文算法优于研究领域内其它对比算法，不但取得了高效稳定的分割结果，而且对图像内存在的灰度非均匀性、部分容积效应、Rician噪声等多种图像假象产物并不敏感，拥有良好的健壮性和适应性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-15
第1章绪论  15-27
  1.1 MRI 技术  15-17
    1.1.1 MRI 的成像原理  15-17
    1.1.2 MRI 特点及其在临床诊断上的应用  17
  1.2 脑部 MR 图像分割  17-19
    1.2.1 问题定义  17-18
    1.2.2 脑部 MR 图像分割难点  18-19
  1.3 脑部 MR 图像分割方法简述  19-23
    1.3.1 基于马尔可夫随机场模型的方法  20-21
    1.3.2 其它方法  21-23
  1.4 本文主要工作  23-27
第2章预备知识  27-37
  2.1 有限混合模型  27-28
  2.2 马尔可夫随机场模型及其在图像分割中的应用  28-34
    2.2.1 标号问题  28-30
    2.2.2 邻域系统和势团  30-31
    2.2.3 马尔可夫随机场和吉布斯随机场  31-33
    2.2.4 基于马尔可夫随机场模型的图像分割  33
    2.2.5 参数估计  33-34
  2.3 脑部概率图谱  34-37
    2.3.1 常用脑图谱简介  34-35
    2.3.2 脑部概率图谱分区方法  35-37
第3章马尔可夫多特征随机场模型  37-45
  3.1 引言  37-38
  3.2 马尔可夫多特征随机场模型  38-43
    3.2.1 记号与假设  38-40
    3.2.2 MMFRF 模型理论  40-41
    3.2.3 最大后验概率估计  41-42
    3.2.4 迭代条件模式求解  42-43
  3.3 马尔可夫多特征随机场建模  43-44
  3.4 本章小结  44-45
第4章基于 MMFRF 模型的脑部 MR 图像分割框架  45-60
  4.1 脑部 MR 图像分割的组合 MMFRF 模型  45-48
    4.1.1 MMFRF 模型  45-46
    4.1.2 组合 MMFRF 模型  46-48
  4.2 图像模型  48-58
    4.2.1 灰度特征随机场  48-50
    4.2.2 纹理特征随机场  50-53
    4.2.3 形状特征随机场  53-57
    4.2.4 标号随机场  57-58
  4.3 算法流程  58-60
第5章实验结果及分析  60-110
  5.1 BrainWeb 仿真数据库实验  61-75
    5.1.1 数据库  61-62
    5.1.2 实验预处理及比较方法  62-63
    5.1.3 实验结果及分析  63-66
    5.1.4 小结  66-75
  5.2 IBSR1 实际数据库实验  75-91
    5.2.1 数据库  75-78
    5.2.2 实验预处理及比较方法  78
    5.2.3 实验结果及分析  78-91
    5.2.4 小结  91
  5.3 IBSR2 实际数据库实验  91-107
    5.3.1 数据库  91-93
    5.3.2 实验预处理及比较方法  93-94
    5.3.3 实验结果及分析  94-96
    5.3.4 小结  96-107
  5.4 实验总结  107-110
第6章总结与展望  110-112
  6.1 本文工作总结  110-111
  6.2 将来工作展望  111-112
参考文献  112-119
致谢  119-120
附录 A 复数矩形状特征计算公式  120-124
附录 B 攻读博士学位期间取得的相关成果  124

基于马尔可夫多特征随机场模型的脑部MR图像分割研究

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